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采用硫酸铵分部沉淀与凝胶过滤的方法,进行藓羽藻Rubisco的分离研究。结果表明,分离的藓羽藻Rubisco经SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳检测呈两条清晰条带,分别为Rubisco大亚基与小亚基;与菠菜相比,藓羽藻Rubisco大亚基分子量与菠菜基本相同,而小亚基较之稍大一些。藓羽藻Rubisco活力测定结果表明,Rubisco分离过程中用硫酸铵分部沉淀后活力降低许多,分离后活力有所上升,但仍比粗提液活力弱;在Rubisco活力测定过程中,藓羽藻Rubisco的活化温度与其它物种Rubisco活化的温度不同,在低温下活化效果较好。这些结果说明Rubisco的酶活力受硫酸铵的影响而且藓羽藻Rubisco相对陆地高等植物结构不稳定。 相似文献
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激光测距仪是用激光作光源的一种光电测距仪。激光测距仪和普通光源的光电测距仪,微波测距仪相比较,具有测量距离长,测距精度高,抗干扰性强,对前者而言,还有体积小,重量轻,不管白天、黑夜都能工作等优点。为什么激光测距仪具有这些优点呢?这是因为激光光源具有优异的特性。在介绍激光测距仪之前,要先对激光作一大致的介绍。所以这一讲包括两部分内容。第一部分简要地介绍一下激光的基础知识,以便了解激光是怎么产生的?激光具有什么特性?在测距仪中常用的几种激光器和激光在大气中传输对测距的影响。第二部分以DC-30JG型激光测距仪为例,介绍一下仪器的组成、距离的计算及仪器的使用等问题。 相似文献
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针对遥感影像高斯白噪声去噪的问题,本文首先利用差分进化(DE)优化三维块匹配(BM3D)中的硬阈值变换参数(参数包括块距离阈值和三维变换域硬阈值参数);然后使用优化的BM3D算法消除影像中高斯白噪声,以峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)和边缘保留指数(EPI))作为评价指标。试验结果表明,在噪声密度不同情况下,融合算法的PSNR、SSIM和EPI均有所提升,尤其EPI相较于BM3D算法提高约2%。整体上,融合算法的遥感影像高斯白噪声的去噪效果优于单一BM3D算法。 相似文献
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为了解决无人机点云数据中的孔洞修补问题,本文提出了基于麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的无人机点云孔洞修补方法。首先利用麻雀搜索算法对传统的BP神经网络进行初始权重与阈值的优化,再将麻雀搜索算法优化后的BP神经网络算法(SSA-BP)运用于无人机点云数据中孔洞的修补。为了验证算法的可行性,将SSA-BP神经网络与传统的BP神经网络、最小二乘支持向量机(LSSVM)两组算法进行精度比较。试验结果表明:SSA-BP神经网络算法的修补精度高于另外两组对比算法,且SSA优化后的BP神经网络稳定性更强,在复杂地形孔洞的修补中仍具有较好的修补效果。 相似文献
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针对大坝变形预测的影响因素过多且无法精准预测的问题,将主成分分析方法、多元宇宙算法、BP神经网络协同应用于大坝水平位移预测中,构建出PCA-MVO-BP预测模型。通过PCA来降低原始输入参数的维度,消除变量间相关性,并结合多元宇宙算法的快速收敛、泛化能力强的特性,解决BP神经网络预测模型中的权值和阈值的优化问题。以丰满大坝监测数据为测试样本,将组合模型与常规预测模型进行对比。结果表明:相较于常规LSSVM、RF、SVM算法,组合预测模型的平均误差、标准误差、平均绝对百分比误差值均较小,其预测精度较于单一BP神经网络提高了28.85%。表明了PCA-MVO-BP模型在大坝水平位移预测中的现实性。 相似文献
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针对机载LiDAR点云的岛屿岸线提取过程复杂、附属岛屿岸线难以提取等问题,提出一种基于改进Alpha Shape算法的点云数据岛屿边界提取方法。首先利用布料模拟滤波算法剔除非岛屿点云数据,通过欧式聚类进行不同岛屿的提取,再将岛屿点云数据投影至二维平面,并根据岛屿点云构建格网。在此基础上使用自适应Alpha Shape算法,对提取出的岛屿点云进行边界提取,即可得到岛屿的岸线轮廓。选取新西兰的玛提尤/萨姆斯岛作为研究区域,并将本文算法与Alpha Shape算法进行对比,结果表明:本文算法提取岛屿边界点云的精准度为97.78%,可以准确地提取岛屿岸线,为海岛规划提供参考。 相似文献